基于FPGA的基底核神经网络的实现

摘要：

提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法.采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理,根据突触耦合原理运用DSP Builder和Simulink搭建基底核神经网络模型并进行软件仿真,运用Quarstus Ⅱ将搭建的基底核神经元网络模型下载到FPGA神经元仿真平台中并对其生物动力学放电特性进行分析.结果表明:采用分段线性逼近法完全能够实现Izhikevich神经元模型的放电特性,并且相对于原始方法节约了大量的逻辑资源;采用FPGA神经元仿真平台能够再现基底核神经网络的生物动力学特性,能够应用于大规模神经元网络的生物动力学特性研究.

关键词：FPGA、基底核、神经元网络、分段线性逼近法、突触电流

所属期刊栏目：27

分类号：TN791(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61374182;天津市高等学校大学生创新创业训练计划项目201510066035

在线出版日期：2018-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-11